df.write与CREATE TABLE USING的差异：Delta表未显示于hive_metastore

你的理解确实存在偏差，这两个操作本质是创建无元数据关联的Delta数据集和在元存储中注册关联数据的表的区别，具体差异如下：

1. data.write.format("delta").save("/path/to/delta-table") #

• 仅生成Delta格式底层数据：这个操作只会在指定路径下生成Delta所需的parquet数据文件、事务日志（_delta_log目录）等内容，属于未注册到元存储的“裸”数据集
• 无元存储记录：它不会在Hive Metastore中创建任何表元数据（比如表名、字段结构、分区规则等），因此Databricks的Data板块无法通过元存储的表目录找到它
• 读取限制：你只能通过指定路径的方式读取该数据，比如spark.read.format("delta").load("/path/to/delta-table")，它不属于元存储管理的表体系

2. CREATE TABLE some_table USING DELTA LOCATION "/path/to/delta-table" #

• 注册外部表到元存储：这个操作是在Hive Metastore中创建一条表元数据记录，将已存在的Delta数据集路径与这个表名关联起来，属于外部表
• 元存储可见：因为元存储中存在了该表的记录，所以你能在Databricks Data板块的hive_metastore下看到这个表
• 数据无变动：这个操作不会移动或复制原路径的数据集，只是给已有数据“绑定”了一个元存储中的表标识

补充：直接创建可被元存储识别的Delta表 #

如果想在写入数据的同时让表出现在hive_metastore中，可以直接用saveAsTable方法：

data.write.format("delta").saveAsTable("some_table")

这个方法会自动在Hive Metastore中注册表元数据，同时将数据写入默认的表存储路径（如果需要指定自定义路径，可添加option("path", "/path/to/custom")）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Minura Punchihewa